2025年8月20日、横河電機の子会社である横河デジタルは、北越コーポレーション傘下の北越物流と共同で「荷積み計画AI」を実現したと発表した。
これにより、紙製品の輸送計画を10秒以内で高精度に立案できる体制が整った。
熟練者の判断を再現する荷積み計画AI 経験依存から脱却
北越物流は、紙製品の出荷に伴う輸送計画の効率化に向け、横河デジタルと連携し、AI技術を2025年7月から正式採用したと公表した。
製品の形状、配送先の指定条件、トラックの種類など複数の制約を考慮しつつ、従来は熟練者が時間をかけて立案していた荷積み計画を、AIがわずか10秒以内で作成できるようになった。
紙製品の輸送では、配送効率の最大化に加え、ドライバーの負担軽減も重要である。
届け先を可能な限り一か所にまとめる、複数になる場合は近隣に絞る、などの配慮が必要であり、経験豊富な担当者が判断していたため、自動化が難しく、後任者育成も課題となっていた。
横河デジタルはこの点に着目し、熟練者へのヒアリングを通じて意思決定プロセスを抽出。現場特有の条件を反映させた「荷積み計画AI」を独自開発した。
実証実験では、積載効率を維持しながらドライバーの負担軽減も両立する計画を迅速に生成できることを確認した。
計画精度の向上と人材不足対策の両面で効果が期待される。
物流AI普及が生む効率化と人材課題の両面
今回のAI導入は、物流業界における人材不足解消の切り札となる可能性がある。
熟練者の判断を再現するAIが実用化されたことで、計画立案業務の属人化が解消され、将来的に他業種への展開も見込める。
一方で、AI導入が進むにつれ「熟練者の暗黙知をいかに正確にモデル化するか」という課題も浮上すると思われる。
計画条件は常に変動し、配送先や道路事情など外部要因も影響するため、AIの精度維持には継続的なチューニングが欠かせないだろう。
また、効率化による短時間立案は企業に競争優位をもたらすが、その一方で物流現場の人材育成機会が減少する懸念もある。熟練者が持つ知識や判断力をAIに委ねすぎれば、将来的に現場対応力が弱まる可能性も否定できない。
とはいえ、この技術が紙製品以外の分野や中小規模の物流事業者に波及すれば、物流業界全体の生産性を底上げする可能性がある。特に多品種少量輸送やEC物流のような領域では、AIによる計画立案の即応性が競争優位をもたらすだろう。
長期的には、AIが補助的役割を担いつつ、現場の判断力を磨く教育モデルと連動する形が理想的な進化の方向ではないだろうか。
